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【Python】【w门】人工智能特训营视频
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【Python】【w门】人工智能特训营视频
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2022-1-17 08:03:36
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1638379038279
文件名称:
【Python】【w门】人工智能特训营视频法_共:20.40GB
文件总数量:
230条
压缩文件数量:
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压缩文件比:
0%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间:
2021-11-17 09:36:15
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营】
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第9讲Resnet残差网络】
9.9如何实例化深度残差网络_.mp4[114.68MB]
9.8残差网络的维度变换_.mp4[86.97MB]
9.7在网络中引入残差层_.mp4[85.36MB]
9.6构建残差网络的每个子模块_.mp4[108.81MB]
9.511卷积的含义和效果(二)_.mp4[973.59KB]
9.411卷积的含义和效果(一)_.mp4[2.73MB]
9.3批标准化的效果展示_.mp4[95.20MB]
9.2在pytorch中引入批量正则化_.mp4[79.38MB]
9.1如何提取中间变量_.mp4[113.85MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第8讲BatchNormalization】
8.4批量标准化的操作是怎么进行的_.mp4[58.78MB]
8.3阈值变换如何应对过拟合_.mp4[53.49MB]
8.2为什么批量标准化比标准化好_.mp4[56.11MB]
8.1批量标准化怎么做_.mp4[43.76MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第7讲CNN进化】
7.5残差网络的数学原理_.mp4[96.44MB]
7.4残差网络的定义_.mp4[86.47MB]
7.3深度网络中的梯度消失问题_.mp4[109.36MB]
7.2VGG19_.mp4[64.14MB]
7.1AlexNet的技术细节_.mp4[137.47MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第6讲PyTorch(下)】
6.9CNN要调节的主要参数(二)_.mp4[42.54MB]
6.8CNN要调节的主要参数(一)_.mp4[33.96MB]
6.7PyTorch里的图像预处理与可视化_.mp4[86.15MB]
6.6PyTorch中的优化器选择_.mp4[86.90MB]
6.5Adam算法_.mp4[55.35MB]
6.4自适应的梯度下降及流平均改进法_.mp4[105.25MB]
6.3两个参数问题下的优化面临的问题_.mp4[45.48MB]
6.2动量化梯度下降的原理和实现_.mp4[90.82MB]
6.12神经网络的训练与测试及训练的效果展示_.mp4[125.17MB]
6.11卷积网络中的全连接层_.mp4[87.15MB]
6.10构建卷积网络的代码讲解_.mp4[85.69MB]
6.1梯度下降法在PyTorch中的实现_.mp4[84.63MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第5讲PyTorch(上)】
5.8Dropout在神经网络中的应用和实现_.mp4[115.02MB]
5.7多层网络的模型构建流程、神经网络的参数初始化_.mp4[123.72MB]
5.6用类的方法实现逻辑斯蒂回归_.mp4[75.66MB]
5.5逻辑回归的问题介绍_.mp4[59.90MB]
5.4PyTorch中的优化器和损失函数_.mp4[86.26MB]
5.3网络视角下的线X模型、PyTorch对神经网络的支持包_.mp4[105.60MB]
5.2PyTorch中的反向求导_.mp4[78.08MB]
5.1PyTorch中的基本概念—变量_.mp4[111.07MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第4讲卷积神经网络】
4.9卷积神经网络的训练方法_.mp4[71.87MB]
4.8池化操作与层层抽象_.mp4[88.16MB]
4.7引入激活函数以提取非线X特征_.mp4[91.27MB]
4.6卷积是如何提取特征的、卷积网络的生物学机理_.mp4[125.07MB]
4.5图像识别的传统方法及其问题(二)_.mp4[84.07MB]
4.4图像识别的传统方法及其问题(一)_.mp4[75.17MB]
4.3卷积操作的代码展示_.mp4[74.47MB]
4.2图像识别中的滤镜与卷积_.mp4[64.40MB]
4.1卷积神经网络的历史_.mp4[68.10MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第38讲Python进阶(下)】
38.9泰坦尼克数据处理与分析(九)_.mp4[114.91MB]
38.8泰坦尼克数据处理与分析(八)_.mp4[131.49MB]
38.7泰坦尼克数据处理与分析(七)_.mp4[127.41MB]
38.6泰坦尼克数据处理与分析(六)_.mp4[75.27MB]
38.5泰坦尼克数据处理与分析(五)_.mp4[99.72MB]
38.4泰坦尼克数据处理与分析(四)_.mp4[114.09MB]
38.3泰坦尼克数据处理与分析(三)_.mp4[76.59MB]
38.2泰坦尼克数据处理与分析(二)_.mp4[81.40MB]
38.1泰坦尼克数据处理与分析(一)_.mp4[95.94MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第37讲Python进阶(上)】
37.9Pandas基本操作(三)_.mp4[118.90MB]
37.8Pandas基本操作(二)_.mp4[95.31MB]
37.7Pandas基本操作(一)_.mp4[129.40MB]
37.6NumPy基本操作(六)_.mp4[84.40MB]
37.5NumPy基本操作(五)_.mp4[99.68MB]
37.4NumPy基本操作(四)_.mp4[58.09MB]
37.3NumPy基本操作(三)_.mp4[95.79MB]
37.2NumPy基本操作(二)_.mp4[76.60MB]
37.14Pandas绘图(四)_.mp4[115.62MB]
37.13Pandas绘图(三)_.mp4[75.64MB]
37.12Pandas绘图(二)_.mp4[112.91MB]
37.11Pandas绘图(一)_.mp4[109.20MB]
37.10Pandas基本操作(四)_.mp4[83.87MB]
37.1NumPy基本操作(一)_.mp4[117.30MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第36讲Python操作数据库、Python爬虫】
36.9Python操作数据库(一)_.mp4[75.18MB]
36.8命令行操作数据库(四)_.mp4[118.38MB]
36.7命令行操作数据库(三)_.mp4[61.74MB]
36.6命令行操作数据库(二)_.mp4[128.41MB]
36.5命令行操作数据库(一)_.mp4[129.77MB]
36.4MySQL数据库与Excel的不同_.mp4[92.91MB]
36.3认识关系型数据库(二)_.mp4[124.32MB]
36.2认识关系型数据库(一)_.mp4[118.22MB]
36.17Python爬虫(五)_.mp4[141.74MB]
36.16Python爬虫(四)_.mp4[128.32MB]
36.15Python爬虫(三)_.mp4[137.66MB]
36.14Python爬虫(二)_.mp4[121.41MB]
36.13Python爬虫(一)_.mp4[78.47MB]
36.12Python操作数据库(四)_.mp4[130.63MB]
36.11Python操作数据库(三)_.mp4[65.73MB]
36.10Python操作数据库(二)_.mp4[131.06MB]
36.1课程介绍_.mp4[53.70MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第35讲Python基础课程(下)】
35.9函数(二)_.mp4[86.41MB]
35.8函数(一)_.mp4[71.74MB]
35.7循环(四)_.mp4[113.13MB]
35.6循环(三)_.mp4[92.97MB]
35.5课间答疑_.mp4[90.76MB]
35.4循环(二)_.mp4[91.21MB]
35.3循环(一)_.mp4[64.85MB]
35.2条件判断(二)_.mp4[127.87MB]
35.14类(三)_.mp4[69.36MB]
35.13类(二)_.mp4[92.58MB]
35.12类(一)_.mp4[103.35MB]
35.11函数(四)_.mp4[135.11MB]
35.10函数(三)_.mp4[112.50MB]
35.1条件判断(一)_.mp4[131.34MB]
目录:【【Python】【w门】人工智能特训营/第34讲Python基础课程(上)】
34.9变量类型—字符串类型(二)_.mp4[134.47MB]
34.8课间答疑_.mp4[76.47MB]
34.7变量类型—字符串类型(一)_.mp4[109.33MB]
34.6变量类型—bool类型_.mp4[82.71MB]
34.5变量类型—数值类型_.mp4[87.50MB]
34.4变量—代码规范_.mp4[83.77MB]
34.3变量—命名规范_.mp4[112.87MB]
34.2Python介绍(二)_.mp4[145.19MB]
34.15变量类型—字典类型(二)_.mp4[102.30MB]
34.14变量类型—元组类型、字典类型(一)_.mp4[111.60MB]
34.13变量类型—列表类型(三)_.mp4[76.31MB]
Python
,
人工智能
,
特训
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